随着工业和医学发展的需要,要求超声探测能够解决“三定”问题：准确确定探测对象的尺寸、方位和性质,这个问题的解决需要超声探测空间对象的点云数据的表面重建来完成。本文分析了超声探测点云数据的特征,设计了改进的栅格算法,对点云数据进行空间划分,便于快速的邻域搜索。一般情况下,点云数据包含多个对象,这些数据是混杂在一起的,本文设计了不同对象点云数据的分离算法。这能很大的减少点云数据基础图形化时的数据搜索量,同时,也是确定探测对象的尺寸、方位和性质的基础。点云数据的基础图形化是表面重建的关键过程。本文设计了一种新的算法——基于基边的球邻域图形化算法。本算法得到的基本图元有：点、线段、三角形。该算法具有适用范围广、速度快、内存消耗小,等特点。OpenGL是专业的三维绘图语言,本文采用它完成表面重建的最后一步。用OpenGL把基本图元组装成三维图形。并且在程序中加入了空间漫游的功能,观察者可以全面方位的观察图形。程序运行所得的数据和图形,满足设计要求,输出的图形和程序的输入点云数据保持高度的一致,证明了本文设计的算法和编写的程序是正确的。